NISHIO Hirokazu[日本語][English]

思考の結節点2025-10-10

ambiguous stagnation曖昧な停滞

  • いい言語化だと思うnishio.icon

broad and shallow listening

civic muscle:地域や市民が共通世界を形作る実行力(帰属意識+実行の力)

パレート改善

  • riskとamount of workのトレードオフ
  • リスクを減らすための追加のタスクは受け入れられない

existing vendorを排除する必要はない

  • いまpollをしているvendorにdeliberative pollをやってと発注すればいい

APIを定めてcompativilityを高めるのが大事

フロントエンドの一つは「直接会う」である

地方自治体に技術のわかる人間が必要、予算が必要

  • こういうことを考えるのはあなたの仕事ではない
  • 地方自治体のスタッフの仕事
    • research and planning的な役職の人
      • こういう人自体がいなかったらどうするかという問題はある
  • いま交通調査とかをやっているはず
    • 同じこと

「あなたの発言の中のこの3 wordsが、この意思決定に影響しています、ここで使われています」

市民の識別

  • Decidim
    • 登録段階でユーザが住所を入力する運用
  • GeoIP
  • local SMSでOTP
    • 台湾の電話番号を持っているかどうかで識別
    • とはいえvisitorとcitizenの区別はできない
    • 現地電話番号のSIMカードを買う手がある
  • SMSは1人1アカウント識別に使えない
    • 住所も1人1アカウント識別に使えるとは限らない
      • 自宅と職場とか
      • 「受け取れる住所」が複数あるケースはある
  • マイナンバーカード認証

政府の効率化ideation

  • Agile doctrine
  • gpt5.iconAudreyは政策設計の説明でダブルダイヤモンド(Discover→Define→Develop→Deliver)を繰り返し参照します。
    • 公式モデルは英Design Councilの枠組み。
    • vTaiwanの“4段階”(Proposal / Opinion / Reflection / Legislation)は定番表現。ダブルダイヤモンド前半(Discover/Define)と対応づけられることが多い。
  • gpt5.iconサンドイッチ戦略 →Jonathan Foxの概念
    • これは上からの制度改革(teeth)と下からの市民の声(voice)を噛み合わせる「サンドイッチ戦略」。社会的説明責任の研究系の用語です。
  • ダイヤモンドサンドイッチ
  • 政策立案は長期のものと思い込みがち
    • クイックなイテレーションもある
    • acute
  • 慢性の問題は急性反応を生み出さない
  • アイデーションはハイパーローカル単位で有効
    • 地場の制約/資源に即した案出し
    • 抽象議論の空回り回避
    • GPT5.iconハイパーローカル = 市区町村よりも小さい“生活圏”単位での対象や合意形成のこと。
      • スケール感
        • 町内・学区・商店街・駅前半径1km程度・一つの通り/公園/施設など、当事者が日常的に共有している範囲。
      • 特徴
        • 参加者の文脈が揃う → 抽象論より具体論になりやすい
      • 利害関係者=実装者が重なりやすい → 小さく早く試せる(safe-to-fail)
        • 外部影響が小さい/可逆 → アジャイルに回せる
      • nishio.iconこの解釈、一見辻褄があってるけどあってるか不安、取りこぼしてる文脈がありそう
        • The solution is not "thin," abstract universal principles. It requires hyperlocal social-cultural contexts, what Alondra Nelson calls "thick" alignment.

        • 解決策は「薄い」抽象的な普遍的な原則ではありません。それには、アロンドラ・ネルソンが「厚い」アライメントと呼ぶ、ハイパーローカルな社会文化的文脈が必要です。

    • civic muscleを鍛えるジム

reverse procurement GPT5.icon政府が“発注者”ではなく“ベンダー”になり、市民・コミュニティが出したプロトタイプや仕組みを政府側が実装・スケールする方式。Tang本人が「私はこれを逆調達と呼ぶ」と何度も説明(マスク在庫マップ、簡易トレーシング、ワクチン予約などが典型例)SayIt

  • これまで出てきた文脈との対応
    • broad listening/アイデーション
      • 広聴やハッカソン・提案プラットフォームで出た下からの案を、逆調達で上から実装する“橋”。(例:総統府ハッカソン、一定の署名で政策対話に進む仕組み)
    • ハイパーローカル
      • 町内・学区レベルの小さな解決策を先に動かし、政府がAPIや制度で包摂して全島・全国に横展開(マスクマップが数日で公的データと接続)。
        • まず小さな具体的問題を解いてから、そのAPIやデータ構造を標準化して横展開する感じかnishio.icon
    • アジャイル(短サイクル)
      • 逆調達は“急ぎの課題に、素早い反復と実装”を正規化する運用。トップダウン仕様起草の前に、動くもの→改善の順で回す。
    • 政府の効率化
      • 完全仕様のRFPを先に固めるより、既に動く解を取り込む方が調達リードタイムを短縮し、要件の曖昧さ/手戻りを減らす。Tangはこれを“参加型アカウンタビリティ”と位置づけている。
    • agency(行為主体性)とトレーサビリティ
      • 「あなたの提案がこの政策のここに使われた」の可視化とクレジットが戻る構造になり、次の介入を自分で選べる=agencyが増す。
    • 制度の“免疫反応”への対処
      • いきなり全面導入せず、限定的・可逆なパイロットを政府が“ベンダー”として支援→成功例を安全に拡張。急性課題(パンデミック系)では特に効果が出やすい。
    • Pareto/トレードオフ運用
      • 市民側が低コスト高効果の小解を提示→政府が公共スケールでの副作用/公平性を補完。フロンティア上の案だけを拾うフィルタとして機能。
    • 「リスク低減のためだけの追加タスクは不可」という制約
      • 逆調達ではリスク低減を“別タスク”にせずプロトタイプの受入要件に内包する(例:公開性・監査可能性・再現性を“採用条件”に)。結果として余計な事前コストを増やさずに実証でデリスクする。

地方自治体

  • 茹でガエル
  • chronic
  • acuteではない
    • 問題が注目されていない
  • local govはconcernをさせたくない
  • 100人の村
    • 議論に出てくる固有名詞を我々はわからないが、それが正しい
  • バスの減少
    • 典型的な慢性課題の例
    • 需要逓減→路線縮小の悪循環
  • uncommon ground
    • ポリシーパッケージ全体を作る必要はない
    • uncommon ground(自明でない一致点)だけを薄く拾い、最小単位から進める
  • idobata
    • create manifest
    • チームみらいはlocal partyではない
  • GPT5.icon - [地方課題](/ja/%E5%9C%B0%E6%96%B9%E8%AA%B2%E9%A1%8C)は「[慢性](/ja/%E6%85%A2%E6%80%A7)」(chronic)で注目が集まりにくい(=“茹でガエル”)。自治体は不用意に不安を煽りたくない。 - だからハイパーローカル(“100人の村”規模)で具体名が飛び交う発想=アイデーションを起点にし、全部入りの政策パッケージを作らず、薄い縦スライス(最小実装)を逆調達で拾っていく。
NotebookLM.icon - ハイパーローカルな実践における「[シビック・カタリスト](/ja/%E3%82%B7%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%BB%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88)」の重要性

manifactured urgency←→long term

city council

  • フィンランド
  • コミットメント「市議会で読みます」

student meeting

企業

広聴AI

  • clarity of culsterに課題

    • 西尾さんはTTTC Scatterベースでの開発に限界があると考えている
    • (nishio補足)テキストデータを2次元に次元削減してからクラスタリングなどを行うことは大きな性能劣化を伴う(Anton Eklund+ 2023)
    • Q: TTTC TurboがいいかPolis2.0がいいか
    • A: vibe codingで作ればいい
      • 「どのツールを使ったらいいか」はツールの選択肢が限られていた時代の「限られた選択肢から選ぶ」発想であって、2025年の今はAI支援で自分の望むものを作るほうがいいよということnishio.icon
    • 候補に出ていないものとしてはJigsawのSensemakerとかも案
    • openai/gpt-ossが登場した
      • NotebookLM.icon - 台湾のチームは、Sensemakerの集約バックエンドをGPT-OSS(Open Source Software)に移植しました - AIが非常に正確であっても、再現可能でなければ正統性(legitimacy)がないため - [再現可能でなければ正統性がない](/ja/%E5%86%8D%E7%8F%BE%E5%8F%AF%E8%83%BD%E3%81%A7%E3%81%AA%E3%81%91%E3%82%8C%E3%81%B0%E6%AD%A3%E7%B5%B1%E6%80%A7%E3%81%8C%E3%81%AA%E3%81%84) - [クローズドなモデルにロックインされないようにする](/ja/%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%BA%E3%83%89%E3%81%AA%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AB%E3%83%AD%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%AA%E3%81%84%E3%82%88%E3%81%86%E3%81%AB%E3%81%99%E3%82%8B)ためです
  • 散布図としての表現と、データサイエンスのリテラシーがある専門家向けの表現

    • これは新しいモダリティ
    • 高次元の意見を銀河のように表示する
      • 新しい知覚手段
    • これに感動をする人が一定存在する
      • 心を動かす
      • これはアートである
      • nishio.icon「これはアートである」という切り口はいいな
        • これが現代アートであると考えれば、これをみて心の動かない人や「わからない」という人がいても別に良い、そもそも万人にわかる必要などない、ということになる
    • 一方でexective summaryを求める人もいる
      • これはviewの見栄えではない
      • JSONを出力してニーズに合わせてviewを作ればいい
        • Jigsaw Sensemakerはそうしている
NotebookLM.icon - Audrey Tang氏は、広聴AIなどのツールによって生成される複雑な可視化データ、特に高次元の散布図について、その情報の圧倒的な性質と、人々がそれをどのように認識し、価値づけるべきかについて述べています 1. 複雑な可視化が「圧倒的(Overwhelming)」である理由 - Audrey Tang氏は、高次元の散布図が多くの人にとって圧倒的すぎる(too overwhelming)と指摘しています - この圧倒的な感覚は、単にデータリテラシーの問題にとどまりません - 主な原因は、人々の心の働き方にあります。 - 特定の個別トピックへの焦点: 人々の心(mind)は、特定の個々のトピック([specific individual topics](/ja/specific%20individual%20topics))にしか焦点を合わせない傾向があるためです - システム全体像の認識の困難さ: システム全体としての視点([entire systemic viewpoint](/ja/entire%20systemic%20viewpoint))そのものが、圧倒的で捉えがたいものとなっています
2. 「アート」として評価されるべきであるという提案
    - この複雑で全体像を捉えにくい可視化に対して、Tang氏は人々は「アートのようなもの」として評価すべきである(they appreciate the art)と述べています
    - これは、その図が持つ視覚的な情報や美しさ、あるいはそこに示される複雑な相互作用の存在そのものを評価する、ということを意味します。人々は非常に具体的な情報(very specific)を求めているのに対し、システム全体を示す散布図は、その具体的な要求に直接応えるものではないためです

3. ツールの設計哲学との関連性
    - Tang氏のこの見解は、広聴ツールやAIシステムの設計哲学にもつながっています。
        - Sensemakerの役割: 広聴AIの中核機能は、Jigsaw Sensemakerが担う「トピック化(topicalization)」と「要約(summarization)」ですが、これらのツールは、可視化の方法(散布図、ナラティブレポートなど)に依存しない不可知論的な(agnostic)ツールである方が好ましいという見解が示されています。
        - 人間の焦点の重要性: 人間は、高次元の全体像ではなく、サブグラフに対してクエリ(問い合わせ)を行うことに関心を持っているため、AIによる可視化の強化(enhanced by AI)は、こうしたクエリを可能にする方向で役立つべきである、と述べています
    - 要するに、Tang氏は、AIが生成する複雑なデータ可視化は、政策決定者が理論的な洞察を得るためには有用であるものの、一般市民の参加や理解を促すためには、その図を「アート」として提示しつつも、より具体的で焦点の定まった情報(個別トピックや要約)を別に提供することが重要である、と考えていると言えます。
NotebookLM.icon - AIによるルーティン作業の置き換え: - 以前は、API間の接続やデータの統合といった「あまり楽しくない」作業が人間の役割でしたが、現在はロボット(AI)がこれを行うため、人間は理論の側面に集中できるようになった - [実装より理論](/ja/%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%82%88%E3%82%8A%E7%90%86%E8%AB%96)
  • ブロードリスニングのアイデア
    • トピックが行政(市長や部署)ではなく、人々によって決定されるべきであるという点にあります。通常、「2050年の東京」や「2050年のボーリング・グリーン」といった大きな問いから始められ、トピック化はAIによって行われます。
    • ブロードリスニングは、広範な政策アジェンダ設定のために、台湾の中期計画のように3年または4年ごとに実施されるプロセスとして位置づけられています

D-Agreeシステム

台湾詐欺防止法

  • local context
  • 緊急だったから
  • 台湾では注目されていたのか?
    • 注目させた、緊急性を作り出した
    • ゼロから作ったのではなく土壌はあった
      • 中国が特定の話題をdemoteしている証拠があった
      • カナダの研究機関
      • Tiktokがhashtag APIを削除して研究のためのデータが取れなくなった
GPT5.icon 何が起きたか(台湾「[詐欺犯罪危害防制條例](/ja/%E8%A9%90%E6%AC%BA%E7%8A%AF%E7%BD%AA%E5%8D%B1%E5%AE%B3%E9%98%B2%E5%88%B6%E6%A2%9D%E4%BE%8B)」=[FCHPA](/ja/FCHPA)) - 成立・施行:2024年7月12日立法院で可決、7月31日公布・施行。([立法院](https://www.ly.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=33324&pid=242170)) - ローカル文脈:電信・金融・デジタル経済に跨る慢性(chronic)課題としての詐欺対策を、政府横断の「打詐」ガイドライン(v1.5→v2.0)と指揮中心で推進。([english.ey.gov.tw](https://english.ey.gov.tw/News3/9E5540D592A5FECD/df8e5cf1-d2ca-4e5f-83b3-501aeaf1dcfb?utm_source=chatgpt.com)) - 中身(デジタル経済):一定規模のオンライン広告プラットフォームに①法定代理人の選任、②広告主の本人確認、③詐欺広告の迅速削除、④透明性報告などを義務化(違反は最大NT$1億罰金)。([立法院](https://www.ly.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=33324&pid=242170))

「注目させた/緊急性を作った」か?

  • 優先課題化の事実:行政院は打詐専用ページ・週次会議・「新四法」広報を継続。可決もドラフト承認(5/9)から約2か月で三読と迅速。(ey.gov.tw)
  • 背景の“土壌”:通信市場調査で国民の6割超が詐欺被害経験と回答(2023)。問題は既に社会的関心領域だった。(ncc.gov.tw)
  • 結果指標(政府発表):2025年時点、件数・被害額は減少傾向と内閣発表(評価は今後要検証)。(english.ey.gov.tw) まとめると、「ゼロから注意を捏造した」というより、既存の高関心・高被害の土壌に対し、短期に制度を束ねて“急性度”を上げたのが実相に近いです。

「中国が特定話題をdemote」の証拠は?

  • 主張側:NCRI(米・ラトガース大系)は2023–24にハッシュタグ比較等から、TikTokで中国政府に不利な話題が相対的に出にくい可能性を主張(Uyghur/Tiananmen など)。(networkcontagion.us)
  • 反論・留保:TikTokは手法の欠陥を指摘。Cato Instituteも比較設計の問題を批判。(AP News)
  • カナダの研究機関:トロント大のCitizen Labは“影響と干渉”を区別し、TikTok論争のリスク評価の枠組みを提示(直接の“demote実証”ではなく、評価設計の論考)。(The Citizen Lab)

「TikTokがハッシュタグAPIを削除」

  • 正確には:2024年1月、誰でも使えたCreative Center のハッシュタグ検索が制限(特定タグ検索不可、トップ100のみ等)。研究者が使っていたが一般公開ツールで、研究APIそのものの廃止ではない。(AP News)
  • 現状:Research APIは申請許可制で提供され、学術研究でも実際に利用例あり(2024–25)。(cybersecurityfordemocracy.org)

「緊急(acute)vs 慢性(chronic)」の位置づけ

  • 台湾詐欺対策は本来慢性問題(“茹でガエル”)で、選挙・報道の急性刺激が弱い。そこで、①法改正パッケージ、②当局横断、③プラットフォーム義務化、④公開ダッシュボード等で**“制度的な急性度”を上げる**──これがあなたのメモのmanufactured urgencyに近い実装です。(english.ey.gov.tw)
NotebookLM.icon - 慢性(Chronic)と急性(Acute)の対応: - 行政が慢性的な(chronic)問題への取り組み(日常的な広聴など)を十分に行っているからこそ、急性的な(acute)地位を得られる
  • 対面(in-person)での会議で出た意見をデジタル化する際、手入力ではなく音声録音を使用し、dbrandCorticoなどのトランスクリプションツールを通してAI分析バックエンドに入力する方法が言及されています。これにより、タイピングの労力を回避できます

スピーチとリーチ

この時のmini-publicで人間のファシリテーターをおいたのはなぜか

  • local 対面だから
    • デジタルテキストを介するより良い
    • 会話を重視
  • そもそも「人間のファシリテーター」ではない
    • Stanford Online Deliberation Platform
      • あれ?これだと「対面だから」と矛盾するな、どこかを勘違いしているnishio.icon
        • Stanford Deliberation PlatformにOnlineではないバージョンがある?

gpt5.iconmini-public(情報インテグリティ×AI)の公式レポート系はこれです。要点だけ抜粋します。

  • 公的な掲載先
    1. MODA「Citizens’ Deliberative Assembly」ページ
      • 開催の趣旨・論点・結果、運営体制、抽出方法まで記載(無作為SMS20万→有効1,760→約450人参加、**Deliberative Polling®**採用、Stanfordのオンライン・プラットフォーム利用)。(moda.gov.tw)
        • ii. Process Detail

        • The Yang Ming Chiao Tung University of Science and Technology, in collaboration with the Stanford Online Platform, recruited 436 citizens nationwide through random sampling via SMS using the government's 111 SMS platform. Additionally, purposive sampling was employed to recruit digital practitioners, totaling approximately 50 individuals across 5 groups. These participants convened on the Stanford Online Platform to discuss how large platforms should utilize AI to promote information integrity.

    2. Stanford Deliberative Democracy Lab(DDL)案件ページ
      • 2024年3月23日/447名・小グループでの討議、SODP(オンライン)利用、4論点(自律vs監督/脅威分析/ユーザ支援/標準整備)を明記。(Deliberative Democracy Lab)
    3. MODA(数位産業署)ニュース
      • 「約450人がStanfordのオンライン審議プラットフォームで参加」とする開催報。(moda.gov.tw)
    4. Participediaケース記事
      • オンライン実施/ファシリテーターあり/44グループ/2セッション等の運営ディテールがまとまっています(数値も具体)。(participedia.net)
  • 主要ディテール(抜粋)
    • 日時:2024-03-23(2セッション)/参加:447人(デジタル従事者を含む)。(Deliberative Democracy Lab)
    • 編成:44グループ・オンライン小集団討議、ファシリテーター有。(participedia.net)
    • 募集/抽出:政府111プラットフォームからSMS20万件送信→有効1,760→人口比に合わせてサンプル選定。(moda.gov.tw)
    • 手法:Deliberative Polling®(事前後調査つき、論点ビデオ・資料提供)。(moda.gov.tw)
    • 論点と傾向:①規制枠組・標準の整備、②評価メカニズム(認証・トラストレーティング等)、③AIによる分析支援とリテラシー向上。(moda.gov.tw)
  • (文脈)この審議は、のちの詐欺犯罪危害防制條例(FCHPA)のプラットフォーム義務などと接続する“土台”として参照されました(FCHPAは2024-07-31施行)。(moda.gov.tw)
  • 必要なら、上記4本をもとに**開催実査メモ(数行)**に合わせて事実行だけ差し込み整形します。

nishio.icon対面だったというのが聞き間違いか

2種類のAIファシリテーターがある

  • Procedural facilitator(手続き型)
    • タイムキーピング、順番・発話量のバランス、論点遷移、休憩・投票など進行の公平性を担保。SODP系の自動モデレーションはここ。
  • Generative facilitator(生成型):意見から合意文・争点整理文の“生成”を担当。代表例がHabermas Machine(共通項の文案をAIが起草)。
    • 再現性(reproducibility)とハルシネーション:
      • 生成物の根拠付け・出典提示・反証可能性を組み込まないと、議事根拠の信頼を損なう。設計枠組みは事実確認・論拠構築の補助にAIを限定する提案が増えています。
      • supernoteが根拠にgroundingしなければならない
      • 受容性の壁:AI仲介は人間仲介より好まれにくい可能性。拙速な全面導入は参加の質/参加率を落とす恐れ。
      • ただしHabermas Machineの実験では、共通項テキスト生成で人間仲介を上回る同意獲得も示されている。
    • 難しい問題を解こうとしている時に「AIが要約するのが適切か」という別の問題と抱き合わせになってはいけない
    • 人々はgenerative facilitatorの普及をpush backすることはできないが、今はまだその時ではない
    • 個人が他人を説得しようとするときのアウトプットが良質

PVCアルゴリズム

協作會議

  • JOINの7番目のタブ
  • 協作會議-公共政策網路參與平臺
  • これがcollaborative meedingcivic mascleをつけるためのgym
  • このaggregationはvTaiwan自体の機能
  • NotebookLM.icon - 100件以上の政策が熟議を用いて共同制作されていることが確認されています。 - 詐欺広告対策の事例以外にも、登校時間の1時間繰り下げなど、純粋にオンラインで行われた政策対話があることが例示されました。

カリフォルニア

  • 1万件超えが100件あったらどうするか?
  • 層化無作為抽出で100人集めてどれが真偽に値するか議論

in person、online、schoolingどれもある

  • Google Meetを使ったりする
GPT5.icon - フィンランド(Finland) - [Sitra](/ja/Sitra)(フィンランド・イノベーション基金):対話手法「Timeout」を全国に普及(後にTimeout Foundationへ)。運営キットや進行手順が公開。([Sitra](https://www.sitra.fi/en/timeout/?utm_source=chatgpt.com)) - Helsinkiの常設参加基盤 - [Kerrokantasi](/ja/Kerrokantasi)(“声を聞かせて”):市のオープン聴取プラットフォーム(OSS、GitHub公開)。([B.Green Handbook](https://bgreen-handbook.eu/case-study/digital-participation-in-helsinki-kerro-kantasi/?utm_source=chatgpt.com)) - OmaStadi(参加型予算):**1,000万€**規模で住民提案→投票→実施(2025–26ラウンド告知)。([omastadi.hel.fi](https://omastadi.hel.fi/processes/osbu-2025?locale=en&utm_source=chatgpt.com)) - Polisの国内導入(2025):Sitra×[DigiFinland](/ja/DigiFinland) が[Polis](/ja/Polis)を公的利用へ試験導入(polis.sitra.fi/プロジェクト「Polis platform experiments」、のち[Voxit](/ja/Voxit)に改称)。([Sitra](https://www.sitra.fi/en/projects/polis-platform-experiments/?utm_source=chatgpt.com)) - デンマーク(Denmark) - 国政の市民提案制度「[Borgerforslag](/ja/Borgerforslag)」(2018–):18万日以内に5万署名で国会審議に付される公式制度([Folketing](/ja/Folketing)運営)。([thedanishparliament.dk](https://www.thedanishparliament.dk/news/2018/02/citizens-initiative?utm_source=chatgpt.com)) - 国民的気候市民会議(Danish Climate Citizens’ Assembly, 2020–):99人が提言を作成、政府・議会が回答義務を負う設計。公式勧告PDFや設計解説あり。([en.kefm.dk](https://www.en.kefm.dk/Media/638100734644085274/Recommendations%20of%20the%20Citizens%27%20Assembly%20Second%20Gathering.pdf?utm_source=chatgpt.com)) - アイスランド(Iceland) - Better Reykjavík(2010–):市公認の常設オンライン参加(Citizens Foundationの[Your Priorities](/ja/Your%20Priorities)で運用)。議題設定・PB・政策クラウドローを一体で回してきた長寿モデル。([Observatory of Public Sector Innovation](https://oecd-opsi.org/innovations/better-reykjavik/?utm_source=chatgpt.com)) - OECDの“地図”(ケース・データベース) - OECD Deliberative Database:1979–2023の733件/34か国の事例を収録(代表性のある熟議プロセス)。レポートと併せてインタラクティブ可視化で参照可能。([OECD](https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/open-government-and-citizen-participation/innovative-public-participation.html?utm_source=chatgpt.com))

450人はinvolveして満足かもしれないが、他の人は?

  • 1: Polis-based
    • before deliberation
    • imaginal capital?
  • 2: Conversion part
    • live

nishio.iconFCHPAの時には実際にはPolisのフェーズはやっていないはず

  • Uberの時にはPolisをやってから対面議論のフェーズをやった
  • タイムゾーンの件と同性婚の件もPolisをやってたと思う

Message Checker

  • Cofactsは共有データベース
    • ideaでありdiscussionではない
  • 政府はプリバンキングをする
    • 検閲はしない
    • コンテンツレベルの良い悪いの判断をするのではなく、信頼性が高まるインセンティブ構造を作る
  • 政府は
    • 人々にプリバンキングする
    • OSSにfundする
    • SNSをmonitoringしない
NotebookLM.icon - Audrey Tang氏は、政府が分析や監視のためにオープンソースツールを好むことはできるが、政府自身がダッシュボードを構築してはならないという明確な原則を強調しました。これは、政府が市民のインフラを支配する権威主義的な利用を避けるための重要な指針です

Roost

endogenesis

  • 何の話で出てきたのか

propaganda

Metaculus

  • 予測プラットフォーム
  • 同社はPublic Benefit Corporation。
  • 熟議の前後で予測を取る外部参照として登場します。

6-Pack of Care

NotebookLM.icon - ケア倫理とAI(6-Pack of Care): - AIによってエンゲージメントを最適化すると、人々を激怒させるような結果(報酬ハッキング)が生じるため、「[効用](/ja/%E5%8A%B9%E7%94%A8)(utility)」以外の概念が必要であり、それが「[ケア](/ja/%E3%82%B1%E3%82%A2)(Care)」であると述べられています。 - ケアは関係性(relational)を持つという点で異なり、人間と人間だけでなく、人間と石(墓石など)の間にも存在し得る関係性であるため、「意識」の有無を問わないという点が日本の「神(kami)」の概念と結びつけられています。 - 効用は個人的であるが、ケアは個人では成立しないnishio.icon - [Connections between indivisuals as first-class objects](/ja/Connections%20between%20indivisuals%20as%20first-class%20objects) - 「6-Pack of Care」は、[Joan Tronto](/ja/Joan%20Tronto)のケアの哲学(最初の5つのパック)と[Symbioenesis](/ja/Symbioenesis)([共生進化](/ja/%E5%85%B1%E7%94%9F%E9%80%B2%E5%8C%96))のアイデア(6つ目のパック)を統合したものであることが明確にされています。
  • 差分加速主義(Differential Acceleration):
    • AIの加速を単純に止めるのではなく、防御的技術(社会の回復力を高めるもの)を加速し、攻撃的技術(破壊をもたらし得るもの)を規制するという「差動的な加速(differential acceleration)」戦略の重要性が述べられています。
    • この防御的加速の具体例として、G7政府によって明確に推奨されている、不正検出やCSAM検出などのためのRoostイニシアティブ(防御・分散・民主化を加速するd/accの実践)が挙げられています。
  • エピステミック・セキュリティEpistemic Security):

implimentationよりセオリー 3つの

実装ではなく思想が大事

アイデアを他人に委ねてしまう

  • ツールだけ渡してもそのツールを使って何をするのかのアイデアを思いつくことを相手に要求している形になる
  • 「こういう順番でやるんですよ」を伝えたほうがいい
    • どこが新しいか
    • 既存の部署のタスクとどう重なるか
  • Research & Planning
    • 名前は色々
      • 都市計画課
      • 政策企画課
      • DX推進チーム
  • secretary
    • 政府の官房機能
    • 首長は孤独

ハイパーローカル

  • リビングラボ

スーパーノート


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